U digitalnom dobu, tekst je ključan medij za komunikaciju i prenošenje informacija. S obzirom na ogromne količine tekstualnih podataka koje se stvaraju i konzumiraju svakodnevno, postoji sve veća potreba za alatima koji mogu usporediti, analizirati i interpretirati tekstove. Algoritmi za mjerenje sličnosti teksta omogućavaju kvantitativnu i kvalitativnu procjenu sličnosti između tekstova, što je korisno u mnogim područjima poput pretraživanja informacija, sažimanja teksta, detekcije plagijata i analize sentimenta. Računarska lingvistika koristi različite algoritme za analizu teksta, gdje svaki algoritam ima svoje specifičnosti, prednosti i nedostatke. Algoritmi poput Levenshteinove i DamerauLevenshteinove udaljenosti, Jaro i Jaro-Winkler sličnosti, Smith-Watermanove sličnosti, kosinusne sličnosti i N-gram sličnosti razmatrani su detaljno, ističući njihove primjene i efikasnost u različitim kontekstima. Algoritmi kao što su Levenshteinova i Damerau-Levenshteinova udaljenost su efikasni u detekciji i ispravljanju pravopisnih grešaka, dok Jaro i Jaro-Winkler sličnost služe u identifikaciji sličnosti u kraćim tekstovima. Smith-Watermanova sličnost se ističe u identifikaciji sličnih segmenata unutar dužih tekstova. Kosinusna sličnost je idealna za obradu većih tekstualnih korpusa, a N-gram sličnost je korisna u fonetskim i ortografskim analizama na mikro razini. Važno je odabrati pravilan algoritam za mjerenje sličnosti teksta u specifičnim kontekstima računarske lingvistike. Svaki algoritam ima svoju ulogu, ovisno o specifičnom zadatku i kontekstu. Postoji potencijal za razvoj hibridnih algoritama koji bi kombinirali prednosti pojedinih metoda. Buduća istraživanja mogla bi istražiti kako napredne tehnologije kao što su umjetna inteligencija i strojno učenje mogu dalje unaprijediti ove algoritme. U konačnici, kombinacija ovih algoritama predstavlja neophodan skup alata za stručnjake u računalnoj lingvistici, ključan za suvremeno razumijevanje i analizu tekstualnih podataka.